christian
c11fe9ab04
Eine Kamera am Vogelhaus, ein Rechner der erkennt wer da war — und eine Sammlung, die sich von allein fuellt. Zwei neuronale Netze: eines findet den Vogel im Bild, eines bestimmt die Art. 148 heimische Arten, auf Deutschland eingeschraenkt und neu normiert — ohne diese Einschraenkung wird aus einer Kohlmeise eine nordamerikanische Schwesterart. Daraus entsteht ein Sammelalbum: nummerierte Seiten, gefundene Arten in Farbe, fehlende als Schatten, dazu Erstfang, Punkte, Stufen und 15 Abzeichen. Laeuft vollstaendig auf eigener Hardware. Kein Cloud-Dienst, kein Konto, keine Telemetrie; die Bilder verlassen das eigene Netz nicht. Zwei getrennt deploybare Teile: die Sammlung als Django-Anwendung, die Erkennung als eigener Dienst. Der Erkennungs-Dienst fragt selbst an und braucht deshalb weder eine erreichbare Adresse noch einen offenen Port — er laeuft hinter einem gewoehnlichen Router. Dabei: Firmware fuer Raspberry Pi und ESP32-S3, Anbindung an Home Assistant ueber MQTT, Oberflaeche auf Deutsch und Englisch, Einstellungen je Kamera aus dem Browser, und ein Weg fuer Fotos von unterwegs. AGPL-3.0.
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# Generated by Django 6.1 on 2026-09-24 05:19
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from django.db import migrations, models
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class Migration(migrations.Migration):
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dependencies = [
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('dex', '0010_camera_letzter_kontakt'),
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]
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operations = [
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migrations.AddField(
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model_name='camera',
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name='live_bildrate',
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field=models.FloatField(default=2.0, help_text='Gilt NUR für Zuschauer — die Erkennung bekommt immer jedes Bild. Gemessen am 24.09.2026: ohne Begrenzung schickt eine Kamera in HD rund 6 bis 10 Mbit/s. Zwei Kameras nebeneinander sind über 16 Mbit/s, und auf dem Handy dauert es entsprechend, bis das erste Bild erscheint. 2 Bilder/s sind flüssig genug fürs Zuschauen und brauchen etwa ein Achtel davon. Höher setzen heißt: ruckelfreier, aber träger Start und mehr Funklast. 0 schaltet die Begrenzung ab.', verbose_name='Bilder je Sekunde in der Vorschau'),
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),
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]
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